Spekulativ avkoding er en viktig akselerasjonsteknikk som brukes i DeepSeek-R1 for å forbedre inferenshastigheten. Det fungerer ved å forutsi flere symboler parallelt ved bruk av en rask "spekulator" og deretter verifisere dem med hovedmodellen. Denne tilnærmingen muliggjør betydelige reduksjoner i latens sammenlignet med tradisjonelle autoregressive avkodingsmetoder, som genererer symboler en om gangen [1] [3]. Slik kan spekulativ avkoding sammenlignes med andre akselerasjonsteknikker i DeepSeek-R1:
spekulativ avkoding i DeepSeek-R1
DeepSeek-R1 forbedrer spekulativ avkoding ved å innføre sannsynlighetsavtalekontroll, som aksepterer spådommer basert på tillitsgrenser i stedet for nøyaktige treff. Dette reduserer avvisningshastigheten og akselererer inferens [4]. Modellen bruker også Multi-Token Prediction (MTP) for å forutsi flere symboler samtidig, noe som forbedrer hastigheten ytterligere uten at det går ut over sammenheng [4].
Sammenligning med andre teknikker
1. Parallell prosessering: Mens spekulativ avkoding fokuserer på parallelliserende token -prediksjon og verifisering, kan andre parallelle prosesseringsteknikker innebære å distribuere forskjellige deler av modellen på tvers av flere GPU -er eller CPUer. Imidlertid er spekulativ avkoding spesielt designet for å optimalisere den sekvensielle naturen til språkmodeller.
2. Modell Beskjæring og kvantisering: Disse teknikkene reduserer modellstørrelse og beregningskrav ved å eliminere unødvendige vekter eller bruke lavere presisjonsdatatyper. Selv om de er effektive for å redusere hukommelsesbruk og beregningskostnader, kan de kanskje ikke tilby samme nivå av speedup som spekulativ avkoding for sanntids tekstgenerering.
3. Kunnskapsdestillasjon: Dette innebærer å trene en mindre modell for å etterligne oppførselen til en større modell. DeepSeek-R1s destillerte versjoner, som Qwen-modellene, beholder sterke resonnementfunksjoner mens de er mer effektive. Spekulativ avkoding kan være spesielt effektiv når det brukes på disse destillerte modellene, da den utnytter effektiviteten deres mens de opprettholder utganger av høy kvalitet [1] [9].
4. Adaptivt trekklengde (Pearl): Dette er en avansert spekulativ avkodingsteknikk som tilpasser utkastets lengde dynamisk for å redusere gjensidig venting mellom utkastet og verifiseringsfasene. Selv om den ikke er spesifikt implementert i DeepSeek-R1, demonstrerer Pearl hvordan spekulativ avkoding kan optimaliseres ytterligere for bedre ytelse [3].
Fordeler med spekulativ avkoding i DeepSeek-R1
- Hastighet: Spekulativ avkoding forbedrer inferansehastigheten betydelig ved å generere flere symboler samtidig, noe som gjør det mer praktisk for applikasjoner i den virkelige verden [1] [7].
- Effektivitet: Den opprettholder utganger av høy kvalitet uten at det går ut over sammenheng, og sikrer at den akselererte modellen forblir effektiv for komplekse oppgaver [1] [4].
- Fleksibilitet: Den sannsynlige avtalen som sjekkes i DeepSeek-R1 gir mulighet for mer fleksible akseptkriterier, noe som reduserer behovet for eksakte kamper og dermed fremskynder bekreftelsesprosessen [4].
Totalt sett er spekulativ avkoding en kraftig akselerasjonsteknikk i DeepSeek-R1, og gir en hastighet av hastighet og kvalitet som kompletterer andre optimaliseringsmetoder som modelldestillasjon og parallell prosessering.
Sitasjoner:
[1] https://predibase.com/blog/predibase.com/blog/deepseek-r1-self-distillation-turbo-speculation
[2] https://www.datacamp.com/blog/deepseek-r1-vs-v3
[3] https://openreview.net/forum?id=qoxrvmihgk
[4] https://aman.ai/primers/ai/deepseek-r1/
[5] https://blog.spheron.network/ultimate-comparison-of-depseek-models-v3-r1-and-r1-zero
[6] https://arxiv.org/html/2503.01840v1
[7] https://centml.ai/resources/2x-inferens-speed-on-r1
[8] https://www.reddit.com/r/localllama/comments/1i8rujw/notes_on_deepseek_r1_just_how_good_it_is_compared/
[9] https://www.reddit.com/r/localllama/comments/1i64ffn/draft_model_speculative_decoding_performance_with/